【机器学习】TP TN FP FN及IoU的关系

news2024/11/26 18:29:07
  • TP（True Positives）： 真的正样本 = 【正样本 被正确分为 正样本】
  • TN（True Negatives）： 真的负样本 = 【负样本 被正确分为 负样本】
  • FP（False Positives）： 假的正样本 = 【负样本 被错误分为 正样本】
  • FN（False Negatives）：假的负样本 = 【正样本 被错误分为 负样本】
    请添加图片描述
    Precision：预测正确的部分占预测结果的比例
    Precision = TP TP + FP   \text{Precision}=\frac {\text{TP}} {\text{TP}+\text{FP}} \text{ } Precision=TP+FPTP​ 
    Recall：预测正确的部分占GroundTruth的比例
    Recall = TP TP + FN   \text{Recall}=\frac {\text{TP}} {\text{TP}+\text{FN}} \text{ } Recall=TP+FNTP​ 
    IoU：交集与并集的比值
    IoU = TP TP + FP + FN \text{IoU}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}+\text{FN}} IoU=TP+FP+FNTP​请添加图片描述

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